UFC/k1 VS中国散打!!!!!!!

本文对比了美国UFC、日本PRIDE等综合武术比赛与泰拳、散打等站立格斗术的特点。指出实战中地面缠斗的重要性,并强调了柔术在综合武术中的地位。同时,对散打与日本K1比赛进行了评价。
美国的UFC和日本的PRIDE是世界上最著名的综合武术比赛(MMA),他们的打法就是赤裸裸的公平较量,在不能挖眼,攻击裆部,咬人,带武器,掰手指头的规则下,可以使用任何打法。所以这种综合武术比赛是目前最接近实战的比赛。

从UFC中不难看出,真正的实战是充满血腥而且是非常没有观赏性的,因为他们缠抱在一起,倒在地上连滚带爬,摸爬滚打,远不及泰拳散打这样的战立 格斗看上去爽快。可是如果把泰拳或散打选手放到场上和他们比试的话,可能不用两分钟就会输掉比赛,原因很简单,散打和泰拳都是打距离战,在没有缠抱的前提 下比试,然而,有过实战经验的人都知道,真打的时候可能两秒都不到双方就会缠抱到一起,然后倒在地上厮打,所以泰拳或者散打看似凶猛但在实战中很难发挥他 们的优势,尤其是倒在地上以后,他们可以说和普通人都一样,没有半点功夫可言,但是实战中倒在地上的机率是远远大于站立格斗的,所以精通散打的柳海龙就算 厉害到天上,充其量在实战中也只有20%的胜算,因为实战的时候距离战的比率通常会少于20%。

参加这些UFC或者PRIDE的选手必须了解“柔术”,柔术是日本的武术,后来传入到巴西,这种武术和柔道类似,但是在柔道的基础上可以用击打的 技法。在第一届UFC中,参加比赛的武术家似乎只有来自巴西的格雷西懂得柔术,所以最后他把所有的对手在两分钟之内全都打败了(不分量级),而且在第二 届,第三届,第四届的比赛中连续得冠军,所以柔术在当时轰动一时,西方的武术界对柔术产生了极大的重视,尤其是这位来自巴西的霍伊斯-格雷西,他所代表的 巴西柔术(格雷西柔术),被西方国家公认为是武术的里程碑。

然而你对散打的看法似乎有点偏激,而高估了日本的K1,因为中国的散打和日本的K1是属于同等性质的比赛。日本的K1是世界最著名的战立格斗比 赛,但其规则却是和泰拳比赛如出一辙,没有差别,只不过K1在包装上耗费巨资,所以他看上去要比通常的泰拳赛华丽100倍,但是内涵却是一样的。中国的散 打和泰拳是旗鼓相当的两种站立格斗术,在观赏性上,我认为散打似乎更加精彩,因为有摔法。中泰对抗过5次,5次中,中方赢了4次,只有第二届在泰国曼谷那 次,中国输的很惨。但是在以后的比赛中,不论主客场,中国总是取胜的,这在世界站立格斗比赛上是一次突破,因为之前没有能打败泰拳的。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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